1. 确认CUDA版本和兼容性 在安装DGL的CUDA版本之前,你需要确认系统中已安装的CUDA版本,并检查DGL对该版本的兼容性。你可以通过运行以下命令来查看CUDA版本: bash nvcc --version 或者,如果你使用的是NVIDIA的Docker容器,也可以在容器内部运行上述命令。同时,建议访问DGL的官方GitHub仓库或官方文档来查看最新的兼容性...
1、pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL版本是0.6.1(linux、windows也适用) 2、CUDA+pytorch+DGL安装 3、安装dgl-cuda 4、torch 安装备忘录 dgl文件下载 https://anaconda.org/dglteam/repo 1. 可以将下面网址中的cu111改成你想要的版本,比如cu113、cu117等 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple...